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2021年 第41卷 第11期 刊出日期：2021-11-10

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人工智能

基于分解的高维多目标改进进化算法

乔钢柱, 王瑞, 孙超利

2021, 41(11):  3097-3103.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121895

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针对基于参考向量的高维多目标进化算法中随机选择父代个体会降低算法的收敛速度，以及部分参考向量分配个体的缺失会减弱种群多样性的问题，提出了一种基于分解的高维多目标改进优化算法（IMaOEA/D）。首先，在分解策略框架下，当一个参考向量至少分配了2个个体时，对该参考向量分配的个体根据其到理想点的距离选择父代个体来繁殖子代，从而提高搜索速度。然后，针对未能分配到至少2个个体的参考向量，则从所有个体中选择沿该参考向量和理想点距离最小的点，使得该参考向量至少有2个个体与其相关。同时，确保环境选择后每个参考向量有一个个体与其相关，从而保证种群的多样性。在10个和15个目标的MaF测试问题集上将所提算法与其他4个基于分解的高维多目标优化算法进行了测试对比，实验结果表明所提算法对于高维多目标优化问题具有较好的寻优能力，且该算法在30个测试问题中的14个测试问题上得到的优化结果均优于其他4个对比算法，特别是对于退化问题具有一定的寻优优势。

基于pinball损失的结构模糊多分类支持向量机算法

李凯, 李洁

2021, 41(11):  3104-3112.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010062

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针对多分类支持向量机（MSVM）对噪声较强的敏感性、对重采样数据的不稳定性以及泛化性能低等缺陷，将pinball损失函数、样本模糊隶属度以及样本结构信息引入到简化的多分类支持向量机（SimMSVM）算法中，构建了基于pinball损失的结构模糊多分类支持向量机算法Pin-SFSimMSVM。在人工数据集、UCI数据集以及添加不同比例噪声的UCI数据集上的实验结果显示：所提出的Pin-SFSimMSVM算法与SimMSVM算法相比，准确率均提升了0~5.25个百分点；所提出的算法不仅具有避免多类数据存在不可分区域和计算速度快的优点，而且具有对噪声较好的不敏感性以及对重采样数据的稳定性，同时考虑了不同数据样本在分类时扮演不同角色的事实以及数据中包含的重要先验知识，从而使分类器训练更准确。

基于多种群组合策略的人工蜂群算法

李文霞, 刘林忠, 代存杰, 李玉

2021, 41(11):  3113-3119.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010064

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针对标准人工蜂群（ABC）算法存在开发能力弱、收敛速度慢的缺点，提出了一种基于多种群组合策略的ABC算法。首先，将异维协同和多维匹配的更新机制引入搜索方程；然后，针对雇佣蜂和跟随蜂分别设计了两种组合策略，组合策略是由侧重于广度探索和深度开发的两个子策略构成。在跟随蜂阶段，将种群划分为自由子集和非自由子集，并使属于不同子集的个体采用不同的子策略，从而平衡算法的探索与开发能力。通过15个标准测试函数将所提改进ABC算法与标准ABC算法和其他3种改进ABC算法进行仿真对比，结果表明所提算法在低维和高维问题中都具有更好的寻优性能。

基于张量建模和进化K均值聚类的社区检测方法

陈吉成, 陈鸿昶

2021, 41(11):  3120-3126.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010043

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很多传统社区检测方法大多局限于单关系网络，适用性和准确性均较弱。针对此问题，提出了一种针对多关系网络的社区检测方法。首先，为进行多关系网络建模，使用了三阶邻接张量，其中张量的每个切片表示与参与者之间一种类型的关系相对应的邻接矩阵。从数据表示的角度，将多关系网络解读为三阶张量利于将因子分解方法作为学习方法使用。然后，应用RESCAL分解作为关系学习的工具，从而揭示参与者的唯一隐性表征。最后，在上一步得到的结果上应用进化K均值聚类算法，以确定多维度上的社区结构。在一个合成数据集和两个公开数据集上进行实验。实验结果表明，与基于上下文信息的社区检测（CICD）方法、Memetic方法和局部谱聚类（LSC）方法相比，所提方法的纯度最少提高了5个百分点，重叠归一化互信息（ONMI）最少提高了2个百分点，F得分最少提高了3个百分点，并且验证了该方法具有较快的收敛速度。

渐进式分离的开放集模糊域自适应算法

刘晓龙, 王士同

2021, 41(11):  3127-3131.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010061

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域自适应的目的是利用有标记（源）域中的信息来提高未标记（目标）域模型的分类性能，且这种方法已经取得了不错的成果。然而在具有开放性的现实场景下，目标域通常包含源域中未观察到的未知类样本，这被称为开放集域自适应问题。传统的域自适应算法对这样具有挑战性的场景设定无能为力，因此提出了渐进式分离的开放集模糊域自适应算法。首先，基于引进隶属度的开放集模糊域自适应算法，探索了逐步分离目标域中已知类和未知类样本的方法；然后，仅将从目标域中分离出的已知类与源域对齐，从而减小两个域之间的分布差异，进行模糊域自适应。所提算法很好地解决了由于未知类和已知类之间的不匹配而导致的负迁移所带来的影响。在Office数据集上的6组域自适应转化实验结果表明，与传统的域自适应算法比较，所提算法在图像分类中的精度有显著的提升，验证了该算法可以逐步增强域自适应分类模型的准确性和鲁棒性。

用于短文本情感分类的多头注意力记忆网络

邓钰, 李晓瑜, 崔建, 刘齐

2021, 41(11):  3132-3138.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010040

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随着社交网络的发展，对其包含的海量文本进行情感分析具有重要的社会价值。不同于普通文本分类，短文本情感分类需要挖掘隐含的情感语义特征，具有极大的难度和挑战性。为了能在更高的层次上得到短文本的情感语义特征，提出了一种多头注意力记忆网络（MAMN）用于短文本情感分类。首先，利用n元语法特征信息和有序神经元长短时记忆（ON-LSTM）网络对多头自注意力机制进行改进，以对文本上下文内联关系进行充分提取，使模型可以获得更丰富的文本特征信息。然后，利用多头注意力机制对多跳记忆网络的结构进行优化，使得在拓展模型深度的同时，挖掘更高层次的上下文内联情感语义关系。在电影评论集（MR）、斯坦福情感树（SST）-1和SST-2这三个不同的数据集上进行了大量实验。实验结果表明，与基于循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构的基线模型以及一些最新成果相比，所提MAMN取得了较优的分类效果，验证了多跳结构对于性能改善的重要作用。

基于图卷积网络的微博新闻故事线抽取方法

赵旭剑, 王崇伟

2021, 41(11):  3139-3144.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021030451

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微博作为人们获取和传播新闻事件的主要平台，隐藏着丰富的事件信息。从微博数据中抽取故事线能为用户提供一种直观的方式来准确理解事件演化，然而微博数据稀疏和上下文缺乏的特点为故事线抽取带来了挑战。因此，通过两个连续的任务从微博数据中自动抽取故事线：1）基于微博传播影响力对事件进行建模，并提取出首要事件；2）基于事件特征建立异构事件图，提出事件图卷积网络（E-GCN）模型来提升对事件间隐式关系的学习能力，从而实现事件的故事分支预测并链接事件。在真实数据集上从故事分支和故事线两个角度进行评测，结果表明所提方法在故事分支生成测评中，相较于贝叶斯模型、斯坦纳树和故事森林在F1值上，在Dataset1上分别高出28个百分点、20个百分点和27个百分点，在Dataset2上分别高出19个百分点、12个百分点和22个百分点；而在故事线抽取评测中，相较于故事时间线、斯坦纳树和故事森林在正确的边准确率上，在Dataset1上分别高出33个百分点、23个百分点和17个百分点，在Dataset2上分别高出12个百分点、3个百分点和9个百分点。

基于语种相似性挖掘的神经机器翻译语料库扩充方法

李灿, 杨雅婷, 马玉鹏, 董瑞

2021, 41(11):  3145-3150.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020122039

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针对低资源语言机器翻译任务上一直存在的标注数据资源匮乏问题，提出了基于语种相似性挖掘的神经机器翻译语料库扩充方法。首先，将维吾尔语和哈萨克语作为相似语言对并将其语料进行混合；然后，对混合后的语料分别进行字节对编码（BPE）处理、音节切分处理以及基于音节切分的BPE处理，从而深度挖掘哈语和维语的相似性；最后，引入“开始-中部-结束（BME）”序列标注方法对语料中已切分完成的音节进行标注，以消除音节输入所带来的一些歧义。在CWMT2015维汉平行语料和哈汉平行语料上的实验结果表明，所提方法相较于不进行特殊语料处理以及BPE语料处理训练所得普通模型在维吾尔语-汉语翻译上的双语评估替补（BLEU）值分别提升了9.66、4.55，在哈萨克语-汉语翻译上的BLEU值分别提升了9.44、4.36。所提方案实现了维语和哈语到汉语的跨语言神经机器翻译，提升了维吾尔语-汉语和哈萨克语-汉语机器翻译的翻译质量，可应用于维语和哈语的语料处理。

基于Word2Vec词嵌入和高维生物基因选择遗传算法的文本特征选择方法

张阳, 王小宁

2021, 41(11):  3151-3155.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020122032

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文本特征是自然语言处理中的关键部分。针对目前文本特征的高维性和稀疏性问题，提出了一种基于Word2Vec词嵌入和高维生物基因选择遗传算法（GARBO）的文本特征选择方法，从而便于后续文本分类任务。首先，优化数据输入形式，使用Word2Vec词嵌入方法将文本转变成类似基因表示的词向量；然后，将高维词向量模拟基因表达方式进行迭代进化；最后，使用随机森林分类器对特征选择后的文本进行分类。使用中文评论数据集对所提出的方法进行实验，实验结果表明了优化后的GARBO特征选择方法在文本特征选择上的有效性，该方法成功地将300维特征降低为50维更有价值的特征，分类准确率达到88%，与其他过滤式文本特征选择方法相比，能够有效地降低文本特征维度，提高文本分类效果。

基于动态注意力和多角度匹配的答案选择模型

李志超, 吐尔地·托合提, 艾斯卡尔·艾木都拉

2021, 41(11):  3156-3163.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010027

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针对当前主流神经网络在处理答案选择任务时无法同时满足句子的充分表示以及句子间信息充分交互的问题，提出了基于动态注意力和多角度匹配（DAMPM）的答案选择模型。首先，调用预训练语言模型的嵌入（ELMo）获得包含简单语义信息的词向量；接着，在注意力层采用过滤机制有效地去除句子中的噪声，从而更好地得到问句和答案句的句子表征；其次，在匹配层同时引入多种匹配策略来完成句子向量之间的信息交互；然后，利用双向长短期记忆（BiLSTM）网络对匹配层输出的句子向量进行拼接；最后，通过分类器来计算拼接向量的相似度大小，从而得到问句和答案句之间的语义关联。在文本检索会议问答（TRECQA）数据集上的实验结果表明，与基于比较聚合框架的基线模型中的动态滑动注意力网络（DCAN）方法相比，DAMPM在平均准确率均值（MAP）和平均倒数排名（MRR）两个性能指标上均提高了1.6个百分点。在维基百科问答（WikiQA）数据集上的实验结果表明，DAMPM相较DCAN在两个性能指标上分别提高了0.7个百分点和0.8个百分点。所提DAMPM相较于基线模型中的方法整体上有更好的性能表现。

基于会话的多粒度图神经网络推荐模型

任俊伟, 曾诚, 肖丝雨, 乔金霞, 何鹏

2021, 41(11):  3164-3170.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010060

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基于会话的推荐旨在根据当前用户的匿名会话的点击序列信息来预测用户的下一次点击行为。现有方法多数都是通过对用户会话点击序列的物品信息进行建模，并学习物品的向量表示，进而进行推荐。而作为一种粗粒度的信息，物品的类别信息对物品有聚合作用，可作为物品信息的重要补充。基于此，提出了基于会话的多粒度图神经网络推荐模型（SRMGNN）。首先，使用图神经网络（GNN）得到会话序列中的物品和物品类别的嵌入向量表示，并使用注意力网络捕捉用户的注意力信息；然后，将赋予了不同注意力权重值的物品和物品类别信息进行融合后，输入到门限循环单元（GRU）里；最后，通过GRU学习会话序列的物品时序信息，并给出推荐列表。在公开的Yoochoose数据集和Diginetica数据集上进行实验，实验结果验证了该模型在增加了物品类别信息后的优势，且实验结果表明了在Precision@20和MRR@20这2种评价指标上，该模型相较于短期注意力/记忆优先级（STAMP）模型、神经注意力（NARM）模型、GRU4REC等8种模型均有更好的效果。

基于胶囊网络的交互式网络电视视频点播推荐模型

高铭蔚, 桑楠, 杨茂林

2021, 41(11):  3171-3177.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010047

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在交互式网络电视（IPTV）应用中，家庭电视终端往往由多名家庭成员共用，现有推荐算法难以从终端历史数据中分析出家庭成员的不同兴趣偏好。为了满足同一终端下不同成员的视频点播需求，提出了一种基于胶囊网络的IPTV视频点播推荐模型CapIPTV。首先，设计了一种基于胶囊网络路由机制的用户兴趣生成层，将终端历史行为数据作为输入，并通过胶囊网络的聚类特性得到不同家庭成员的兴趣表达；其次，利用注意力机制给不同的兴趣表达动态分配注意力权重；最后，提取出不同家庭成员的兴趣向量和点播视频的表示向量，计算两者内积后得出Top-N偏好推荐。在公开数据集MovieLens和真实广电数据集IPTV上的实验结果表明，CapIPTV的命中率（HR）、召回率（Recall）和归一化折损累计增益（DNCG）优于其他五种同类推荐模型。

基于多尺度多分类器卷积神经网络的混合失真类型判定方法

闫钧华, 侯平, 张寅, 吕向阳, 马越, 王高飞

2021, 41(11):  3178-3184.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121894

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针对图像混合失真类型判定难的问题，在深度学习多标签分类思想的基础上，提出了一种基于多尺度多分类器卷积神经网络（CNN）的混合失真类型判定方法。首先，从图像中截取得到含有高频信息的图像块，将该图像块输入到不同感受野的卷积层中以提取图像的浅层特征图；其次，将浅层特征图输入到各子分类器结构中以进行深层次的特征提取和融合，将融合的特征通过Sigmoid分类器得到判定结果；最后，将各子分类器的判定结果进行融合得到图像的混合失真类型。实验结果表明，在自然场景混合失真数据库（NSMDID）上，所提方法对图像中存在的混合失真类型的平均判定准确率可以达到91.4%，且对大部分类型的判定准确率都在96.8%以上，可见所提方法能够对混合失真图像中的失真类型进行有效的判定。

基于仲裁机制的生成对抗网络改进算法

谌贵辉, 刘会康, 李忠兵, 彭娇, 汪少天, 林瑾瑜

2021, 41(11):  3185-3191.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020122040

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针对深度卷积生成对抗网络（DCGAN）中的对抗训练缺乏灵活性以及DCGAN所使用的二分类交叉熵损失（BCE loss）函数存在优化不灵活、收敛状态不明确的问题，提出了一种基于仲裁机制的生成对抗网络（GAN）改进算法，即在DCGAN的基础上引入了所提出的仲裁机制。首先，所提改进算法的网络结构由生成器、鉴别器和仲裁器组成；然后，生成器与鉴别器会根据训练规划进行对抗训练，并根据从数据集中感知学习到的特征分别强化生成图像以及辨别图像真伪的能力；其次，由上一轮经过对抗训练的生成器和鉴别器与度量分数计算模块一起组成仲裁器，该仲裁器将度量生成器与鉴别器对抗训练的结果，并反馈到训练规划中；最后，在网络结构中添加获胜限制以提高模型训练的稳定性，并使用Circle loss函数替换BCE loss函数，使得模型优化过程更灵活、收敛状态更明确。实验结果表明，所提算法在建筑类以及人脸数据集上有较好的生成效果，在LSUN数据集上，该算法的FID指标相较于DCGAN原始算法下降了1.04%；在CelebA数据集上，该算法的IS指标相较于DCGAN原始算法提高了4.53%。所提算法生成的图像具有更好的多样性以及更高的质量。

基于动作周期退化相似性度量的机械轴健康指标构建与剩余寿命预测

周玉彬, 肖红, 王涛, 姜文超, 熊梦, 贺忠堂

2021, 41(11):  3192-3199.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010046

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针对工业机器人机械轴健康管理中检测效率和精准度较低的问题，提出了一种机械轴运行监控大数据背景下的基于动作周期退化相似性度量的健康指标（HI）构建方法，并结合长短时记忆（LSTM）网络进行机器人剩余寿命（RUL）的自动预测。首先，利用MPdist关注机械轴不同动作周期之间子周期序列相似性的特点，并计算正常周期数据与退化周期数据之间的偏离程度，进而构建HI；然后，利用HI集训练LSTM网络模型并建立HI与RUL之间的映射关系；最后，通过MPdist-LSTM混合模型自动计算RUL并适时预警。使用某公司六轴工业机器人进行实验，采集了加速老化数据约1 500万条，对HI单调性、鲁棒性和趋势性以及RUL预测的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R^{\mathrm{2}}）、误差区间（ER）、早预测（EP）和晚预测（LP）等指标进行了实验测试，将该方法分别与动态时间规整（DTW）、欧氏距离（ED）、时域特征值（TDE）结合LSTM的方法，MPdist结合循环神经网络（RNN）和LSTM等方法进行比较。实验结果表明，相较于其他对比方法，所提方法所构建HI的单调性和趋势性分别至少提高了0.07和0.13，RUL预测准确率更高，ER更小，验证了所提方法的有效性。

基于自编码和知识蒸馏的表面缺陷检测方法

刘太亨, 何昭水

2021, 41(11):  3200-3205.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121974

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针对传统的表面缺陷检测方法只能对具有高对比度或低噪声的明显缺陷轮廓进行检测的问题，提出了一种基于自编码和知识蒸馏的表面缺陷检测方法来准确定位和分类从实际工业环境捕获的输入图像中出现的缺陷。首先，设计了一种级联自动编码器（CAE）架构用于分割和定位缺陷，其目的是将输入的原始图像转换为基于CAE的预测蒙版；其次，利用阈值模块对预测结果进行二值化以获得准确的缺陷轮廓；然后，把缺陷区域检测器提取并裁剪出来的缺陷区域视为下一个模块的输入；最后，将CAE分割结果的缺陷区域通过知识蒸馏进行类别分类。实验结果表明，与其他几种表面缺陷检测方法相比，所提出的方法综合性能最好，其缺陷检测平均准确率为97.00%。该方法能够有效地对较小的、边缘不清晰的缺陷进行分割，满足对物品表面缺陷实时分割检测的工程要求。

基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测

楼豪杰, 郑元林, 廖开阳, 雷浩, 李佳

2021, 41(11):  3206-3212.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121958

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在印刷工业生产中，针对直接使用YOLOv4网络进行印刷缺陷目标检测精度低、所需训练样本数量大的问题，提出了一种基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测方法。首先，使用了一种图像分割和随机参数变化的策略对数据集进行增强；然后，在主干网络中增加了孪生相似性检测网络，并在相似性检测网络中引入Mish激活函数来计算出图像块的相似度，在此之后将相似度低于阈值的区域作为缺陷候选区域；最后，训练候选区域图像，从而实现缺陷目标的精确定位与分类。实验结果表明：Siamese-YOLOv4模型的检测精度优于主流的目标检测模型，在印刷缺陷数据集上，Siamese-YOLOv4网络对卫星墨滴缺陷的检测准确率为98.6%，对脏点缺陷的检测准确率为97.8%，对漏印缺陷的检测准确率为93.9%；检测的平均精度均值（mAP）达到了96.8%，相较于YOLOv4算法、Faster R-CNN算法、SSD算法、EfficientDet算法分别提高了6.5个百分点、6.4个百分点、14.9个百分点、10.6个百分点。所提Siamese-YOLOv4模型一方面在印刷品缺陷检测中有较低的误检率和漏检率，另一方面通过相似性检测网络计算图像块的相似度从而提高了检测的精度，表明所提缺陷检测方法可应用于印刷质检以提高印刷企业的缺陷检测水平。

基于人眼状态的瞌睡识别算法

孙琳, 袁玉波

2021, 41(11):  3213-3218.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020122058

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已有瞌睡识别算法多数基于机器学习或深度学习，没有考虑到人眼闭合状态序列与瞌睡之间的关系。针对上述问题，提出了一种基于人眼状态的瞌睡识别算法。首先，提出了人眼分割和面积计算模型，基于人脸68个特征点，根据人眼特征点构成的极大多边形分割出眼睛区域，并利用眼睛像素点的总数代表眼睛面积大小；其次，计算极大状态下的人眼面积，并利用关键帧挑选算法挑选出最能代表睁眼程度的4帧，根据这4帧的人眼面积与极大状态下的人眼面积计算睁眼阈值，从而构建眼睛闭合度得分模型来确定人眼闭合状态；最后，根据输入视频的人眼闭合得分序列，构建了基于连续多帧序列分析的瞌睡识别模型。在两个国际常用的打哈欠检测数据集（YawDD）和NTHU-DDD数据集上进行瞌睡状态识别，实验结果表明，所提算法在两个数据集上的识别准确率均在80%以上，尤其是在YawDD数据集上，识别准确率达到94%以上。该算法可应用于驾驶员驾驶状态检测、学习者课中状态分析等。

融合迁移学习的Inception-v3模型在古壁画朝代识别中的应用

曹建芳, 闫敏敏, 贾一鸣, 田晓东

2021, 41(11):  3219-3227.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121924

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针对古代壁画图像数量少、质量差、特征提取困难和存在壁画文本与绘画风格相似等问题，提出了一种融合迁移学习的Inception-v3模型来对古代壁画的朝代进行识别与分类。首先，将Inception-v3模型在ImageNet数据集上进行预训练以得到迁移模型；然后，将迁移模型在小型壁画数据集上进行参数微调后对壁画图像提取高层特征；其次，增加两个全连接层来增强特征表达能力，并用颜色直方图与局部二值模式（LBP）纹理直方图提取壁画的艺术特征；最后，将高层特征与艺术特征相融合，用Softmax分类器进行壁画的朝代分类。实验结果表明，所提出的模型训练过程稳定，在构造的小型壁画数据集上，其最终准确率为88.70%，召回率为88.62%，F1值为88.58%，以上各评价指标均优于AlexNet、VGGNet等经典网络模型；与LeNet-5、AlexNet-S6等改进的卷积神经网络模型相比，该模型对各朝代类别准确率平均提升了至少7个百分点。可见，该模型泛化能力强，不易出现过拟合现象，能有效识别壁画所属朝代。

基于实例分割模型优化的道路抛洒物检测算法

章悦, 张亮, 谢非, 杨嘉乐, 张瑞, 刘益剑

2021, 41(11):  3228-3233.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010073

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在交通安全领域，道路抛洒物易引发交通事故，构成了交通安全隐患。针对传统抛洒物检测方式识别率低、对于多类抛洒物检测效果不佳等问题，提出了一种基于实例分割模型CenterMask优化的道路抛洒物检测算法。首先，使用空洞卷积优化的残差网络ResNet50作为主干神经网络来提取特征并进行多尺度处理；然后，通过距离交并比（DIoU）函数优化的全卷积单阶段（FCOS）目标检测器实现对抛洒物的检测和分类；最后，使用空间注意力引导掩膜作为掩膜分割分支来实现对于目标形态的分割，并采用迁移学习的方式实现模型的训练。实验结果表明，所提算法对于抛洒物目标的检测率为94.82%，相较常见实例分割算法Mask R-CNN，所提的道路抛洒物检测算法在边界框检测上的平均精度（AP）提高了8.10个百分点。

单阶段多框检测器无人机航拍目标识别方法

朱槐雨, 李博

2021, 41(11):  3234-3241.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010026

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无人机（UAV）航拍图像视野开阔，图像中的目标较小且边缘模糊，而现有单阶段多框检测器（SSD）目标检测模型难以准确地检测航拍图像中的小目标。为了有效地解决原有模型容易漏检的问题，借鉴特征金字塔网络（FPN）提出了一种基于连续上采样的SSD模型。改进SSD模型将输入图像尺寸调整为\mathrm{320}\times \mathrm{320}，新增Conv3_3特征层，将高层特征进行上采样，并利用特征金字塔结构对VGG16网络前5层特征进行融合，从而增强各个特征层的语义表达能力，同时重新设计先验框的尺寸。在公开航拍数据集UCAS-AOD上训练并验证，实验结果表明，所提改进SSD模型的各类平均精度均值（mAP）达到了94.78%，与现有SSD模型相比，其准确率提升了17.62%，其中飞机类别提升了4.66%，汽车类别提升了34.78%。

基于雷达和相机融合的目标检测方法

高洁, 朱元, 陆科

2021, 41(11):  3242-3250.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021020327

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在自动驾驶感知系统中，为了提高感知结果的可靠度，通常采用多传感器融合的方法。针对融合感知系统中的目标检测任务，提出了基于雷达和相机融合的目标检测方法——PRRPN，旨在使用雷达测量和前一帧目标检测结果来改进图像检测网络中的候选区域生成，并提高目标检测性能。首先，将前一帧检测到的目标与当前帧中的雷达点进行关联，以实现雷达预分类。然后，将预分类后的雷达点投影到图像中，并根据雷达的距离和雷达散射截面积（RCS）信息获得相应的先验候选区域和雷达候选区域。最后，根据候选区域进行目标边界框的回归和分类。此外，还将PRRPN与区域生成网络（RPN）融合到一起来进行目标检测。使用新发布的nuScenes数据集来对三种检测方法进行测试评估。实验结果表明，与RPN相比，PRRPN不仅可以更快速地实现目标检测，而且还使得小目标的平均检测精度提升了2.09个百分点；而将所提PRRPN与RPN进行融合的方法，与单独使用PRRPN和RPN相比，平均检测精度分别提升了2.54个百分点和0.34个百分点。

网络空间安全

基于身份多条件代理重加密的文件分级访问控制方案

李莉, 杨鸿飞, 董秀则

2021, 41(11):  3251-3256.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121998

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针对传统文件共享方案存在文件易泄露、文件去向难以控制、访问控制复杂等问题，以及云端文件分级分类管理及共享的应用需求，提出了一种基于身份多条件代理重加密的文件分级访问控制方案。首先，将文件的权限等级作为密文生成条件，并引入可信分级管理单元确定并管理用户等级；然后，生成用户分级访问权限重加密密钥，解决了基于身份的条件代理重加密方案只能限制代理服务器的重加密行为而对用户权限限制不足的问题；同时，减轻了用户端的负担，即用户只需进行加解密操作。不同方案的对比分析结果表明，所提方案与现有访问控制方案相比有明显优势，无需用户直接参与即可完成用户访问权限的更新，并且具有上传者匿名的特点。

区块链环境下基于秘密共享的数字权限管理方案

庞晓琼, 杨婷, 陈文俊, 王云婷, 刘天野

2021, 41(11):  3257-3265.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010024

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针对数字权限保护中对内容加密密钥的安全保存和有效分发的需求，提出了一个区块链环境下基于秘密共享的数字权限保护方案。该方案主要包括系统初始化、内容加密、许可授权和内容解密4个协议。在该方案中，利用Pedersen可验证秘密共享方案和属性基加密（ABE）算法来实现内容加密密钥的保护和分发，将内容提供商从管理内容加密密钥的任务中解放出来，从而确保了密钥管理的安全性和灵活性。此外，基于区块链的数字权限保护方案具有信息公开透明、不可篡改等特点。安全性分析表明，该方案在区块链环境下是安全可行的；仿真实验结果表明，该方案能够以较低的开销实现数字内容的权限保护。

自适应安全的带关键字搜索的外包属性基加密方案

郭丽峰, 王倩丽

2021, 41(11):  3266-3273.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121987

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为同时解决属性基加密（ABE）方案的计算成本过高和云服务器中数据查找效率低下的问题，提出了一种带关键字搜索的外包属性基加密（OABE-KS）方案。首先，使用外包计算技术将加解密用户的本地计算成本降低到常量级；然后，由加密用户和解密用户分别生成对应关键字的索引和陷门，并由云服务器为其进行匹配，在此之后云服务器会将匹配成功的结果返回给解密用户。在合数阶群下证明了所提方案是自适应安全的。根据实验分析可知，属性数量从10个到100个变化的过程中，该方案各个阶段的运行时间基本不变，可见该方案在各个阶段的运行时间不随属性数量的变化而变化。实验结果表明，该方案适合应用在资源受限的设备上，使其在实际应用中不受属性数量变化的影响。

应对反应攻击的级联中密度准循环奇偶校验码公钥方案

巫光福, 戴子恒

2021, 41(11):  3274-3280.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010023

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基于中密度准循环奇偶校验（QC-MDPC）码的McEliece公钥密码（PKC）方案具有较小的密钥量，利于存储，是一类在抵抗量子攻击上发展前景良好的公钥密码体制。然而目前存在一种反应攻击对其安全性产生了较大威胁。攻击者选取特殊的错误图样对大量消息进行加密以获得接收者反馈的译码失败情况，然后通过分析译码失败率与私钥结构的关系从而破解出私钥，该攻击被称为密钥恢复攻击。为应对此攻击，提出了一种将QC-MDPC码与喷泉码进行级联的公钥方案。该方案利用喷泉码的“无码率性”生成大量的加密包来取代反馈重发（ARQ）结构，使攻击者无法获取反馈信息。分析结果表明，所提出的方案能有效抗击密钥恢复攻击，同时还能保证在其他攻击下的安全性。

三因子匿名认证与密钥协商协议

张平, 贾亦巧, 王杰昌, 石念峰

2021, 41(11):  3281-3287.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010005

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为确保通信双方的信息安全，很多认证与密钥协商（AKA）协议被提出并应用于实际场景中。然而现有三因子协议都存在安全漏洞，如易受智能卡丢失攻击、口令猜测攻击等，有的更是忽略了匿名性。针对上述问题提出了一种三因子匿名认证与密钥协商协议。该协议通过融合智能卡、口令和生物认证技术，并增加口令与生物特征更新阶段以及智能卡更新分配阶段，并利用椭圆曲线上的计算性Diffie-Hellman（CDH）假设进行信息交互，来实现安全通信。在随机预言机模型下证明了所提协议的安全性。与同类协议进行对比分析的结果表明，所提协议能有效防范智能卡丢失攻击、重放攻击等多种攻击，实现了匿名性、口令自由更新等更全面的功能，且具有较高的计算和通信效率。

基于可拆分倒排索引的可搜索加密方案

孙晓玲, 杨光, 沈焱萍, 杨秋格, 陈涛

2021, 41(11):  3288-3294.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010112

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为快速检索云环境下的加密数据，提出了一种高效的适用于批量数据处理场合的可搜索加密方案。首先，由客户端创建两个倒排索引，分别是存储了文件-关键词映射的文件索引和用于存储关键词-文件映射的空的搜索索引；然后，将这两个索引提交给云服务器。搜索索引是在用户检索过程中由云端根据搜索凭证和文件索引逐渐更新建立的，记录了已被检索关键词的检索结果，该方法将搜索索引的构建时间有效分摊了到了每次检索过程中并节省了存储空间。索引采用基于key-value结构的集合存储方式，支持索引的同时合并和拆分，即在添加和删除文件时，由客户端根据要添加或删除的文件集生成对应的文件索引和搜索索引，然后服务器对索引进行合并和拆分，从而实现文件的快速批量添加和删除。测试结果表明，所提方案极大提高了文件更新的效率，适用于批量数据处理。通过泄露函数证明了该方案能满足自适应动态选择关键词攻击下的不可区分性安全标准。

先进计算

不规则任务在图形处理器集群上的调度策略

平凡, 汤小春, 潘彦宇, 李战怀

2021, 41(11):  3295-3301.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121984

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针对大量的资源需求少且并行度高的不规则任务集合，利用图形处理器（GPU）来加速处理是目前的主流。然而现有的不规则任务调度策略要么采用独占GPU的方式，要么使用传统的优化方法将任务映射到GPU设备上。前者导致GPU资源的闲置，后者不能最大限度利用GPU计算资源。在分析了现存问题的基础上，采用多背包优化思想，使更多的不规则任务以最佳的方式共享GPU设备。首先，针对GPU集群的特点，给出了由调度器、执行器组成的分布式GPU作业调度框架；然后，以GPU显存为代价，设计了一种基于GPU计算资源的扩展贪心调度（EGS）算法，该算法将尽可能多的不规则任务调度到多个可用的GPU上，以最大限度地利用GPU计算资源，并解决了GPU资源的闲置问题；最后，使用实际基准程序随机生成目标任务集来验证所提调度策略的有效性。实验结果表明，与传统的贪心算法、最早完成时间（MCT）算法和Min-min算法相比，当任务数量等于1 000时，EGS算法的执行时长分别平均降低至原来的58%、64%和80%，并且能有效提升GPU资源利用率。

基于概率性能感知演化博弈策略的“云+边”混合环境中任务卸载方法

雷鹰, 郑万波, 魏嵬, 夏云霓, 李晓波, 刘诚武, 谢洪

2021, 41(11):  3302-3308.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121932

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针对“中心云服务器+多个边缘服务器”构成的“云+边”混合环境中多任务卸载效率不足的问题，提出了一种基于概率性能感知演化博弈策略的任务卸载方法。首先，在一个“中心云服务器+多个边缘服务器”构成的“云+边”混合环境中，假设其中分布的边缘服务器具有时变波动的性能，采用一种基于概率性能感知演化博弈策略的任务卸载方法对边缘云服务器的历史性能数据进行概率分析，以获得演化博弈模型；然后，生成服务卸载的演化稳定策略（ESS），使每个用户都能在获得高满意度的前提下进行任务的卸载。基于云边缘资源位置数据集和云服务性能测试数据集进行模拟实验，在24个连续时间窗口上进行不同方法的测试比较。实验结果表明，所提方法在多个性能指标上都优于传统的贪婪（Greedy）算法、遗传算法（GA）和基于纳什均衡的博弈论算法等任务卸载方法。该方法的平均用户期望达成度相较于三个对比方法分别提升了13.7%、117.0%、13.8%，平均卸载时延分别降低了6.5%、24.9%、8.3%，平均货币成本分别降低了67.9%、88.7%、18.0%。

网络与通信

基于拓扑分割与聚类分析的虚拟软件定义网络映射算法

陈港, 孟相如, 康巧燕, 阳勇

2021, 41(11):  3309-3318.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010015

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针对目前大部分基于虚拟软件定义网络（vSDN）的映射算法未充分考虑节点与链路之间的相关性的问题，提出了一种基于网络拓扑分割与聚类分析的vSDN映射算法。首先，通过根据最短跳数进行拓扑分割的方法，降低物理网络的复杂度；然后，通过根据节点拓扑和资源属性进行聚类分析的方法，提升映射算法的请求接受率；最后，通过将链路约束分散到节点带宽资源以及节点的度进行约束考量，对不符合链路要求的节点进行重映射，从而优化了节点与链路映射过程。实验结果表明，该算法有效地提升了基于软件定义网络（SDN）架构的虚拟网络映射算法在较低连通概率物理网络下的请求接受率。

基于NOMA的5G超密网计算迁移与资源分配策略

时永鹏, 张俊杰, 夏玉杰, 高雅, 张尚伟

2021, 41(11):  3319-3324.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021020214

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针对5G超密网中移动设备计算能力不足、频谱资源有限的问题，提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的计算迁移与带宽分配策略。首先，对系统模型进行了分析，并在此基础上以最小化设备计算代价为目标对所研究的问题进行形式化定义；然后，将该问题分解成设备的计算迁移、系统的带宽分配和设备的分组匹配三个子问题，并利用模拟退火、内点法和贪心算法对这三个子问题进行求解；最后，通过联合优化算法对上述子问题进行交替性迭代求解，最终获得最优计算迁移和资源分配策略。仿真结果表明，所提出的联合优化策略不但优于传统的正交多址接入（OMA）方式，而且能获得比平均分配带宽的NOMA技术更低的设备计算代价。

基于广义最大Versoria准则的稀疏自适应滤波算法

欧跃发, 杨鸣坤, 慕德俊, 柯捷, 马文涛

2021, 41(11):  3325-3331.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121982

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针对脉冲噪声干扰环境下传统稀疏自适应滤波稳态性能差，甚至无法收敛等问题，同时为提高稀疏参数辨识的精度的同时不增加过多计算代价，提出了一种基于广义最大Versoria准则（GMVC）的稀疏自适应滤波算法——带有CIM约束的GMVC（CIMGMVC）。首先，利用广义Versoria函数作为学习准则，其包含误差p阶矩的倒数形式，当脉冲干扰出现导致误差非常大时，GMVC将趋近于0，从而达到抑制脉冲噪声的目的。其次，将互相关熵诱导维度（CIM）作为稀疏惩罚约束和GMVC相结合来构建新代价函数，其中的CIM以高斯概率密度函数为基础，当选择合适核宽度时，可无限逼近于l_{\mathrm{0}}-范数。最后，应用梯度法推导出CIMGMVC算法，并分析了所提算法的均方收敛性。在Matlab平台上采用\alpha-stable分布模型产生脉冲噪声进行仿真，实验结果表明所提出的CIMGMVC算法能有效地抑制非高斯脉冲噪声的干扰，在稳健性方面优于传统稀疏自适应滤波，且稳态误差低于GMVC算法。

多媒体计算与计算机仿真

混合视觉系统的运动物体检测和静态地图重建

胡誉生, 何炳蔚, 邓清康

2021, 41(11):  3332-3336.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010021

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复杂动态背景环境下的运动物体检测和静态地图重建中容易出现运动物体检测不完整的问题。针对上述问题，提出了一种混合视觉系统下点云分割辅助的运动物体检测方法。首先，提出了直通滤波+随机采样一致性（PassThrough+RANSAC）方法来克服大面积墙壁干扰以实现点云地面点的识别；其次，将非地面点数据作为特征点投射到图像上，并估计其光流运动向量和人工运动向量，从而对动态点进行检测；然后，采用动态阈值策略对点云进行欧氏聚类；最后，整合动态点检测结果与点云分割结果来完整地提取出运动物体。此外，通过八叉树地图（Octomap）工具将点云地图转换为三维栅格地图以完成地图的构建。通过实验结果和数据分析可知，所提方法可以有效提高运动物体检测的完整性，同时重建出低损耗、高实用性的静态栅格地图。

动态场景下基于语义和光流约束的视觉同步定位与地图构建

付豪, 徐和根, 张志明, 齐少华

2021, 41(11):  3337-3344.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010003

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针对动态场景下的定位与静态语义地图构建问题，提出了一种基于语义和光流约束的动态环境下的同步定位与地图构建（SLAM）算法，以降低动态物体对定位与建图的影响。首先，对于输入的每一帧，通过语义分割获得图像中物体的掩模，再通过几何方法过滤不符合极线约束的特征点；接着，结合物体掩模与光流计算出每个物体的动态概率，根据动态概率过滤特征点以得到静态特征点，再利用静态特征点进行后续的相机位姿估计；然后，基于RGB-D图片和物体动态概率建立静态点云，并结合语义分割建立语义八叉树地图。最后，基于静态点云与语义分割创建稀疏语义地图。公共TUM数据集上的测试结果表明，高动态场景下，所提算法与ORB-SLAM2相比，在绝对轨迹误差和相对位姿误差上能取得95%以上的性能提升，与DS-SLAM、DynaSLAM相比分别减小了41%和11%的绝对轨迹误差，验证了该算法在高动态场景中具有较好的定位精度和鲁棒性。地图构建的实验结果表明，所提算法创建了静态语义地图，与点云地图相比，稀疏语义地图的存储空间需求量降低了99%。

基于生成对抗网络的梯度引导太阳斑点图像去模糊方法

李福海, 蒋慕蓉, 杨磊, 谌俊毅

2021, 41(11):  3345-3352.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121898

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针对云南天文台拍摄的高度模糊的太阳斑点图像采用现有深度学习算法恢复难度大、高频信息难以重建等问题，提出了一种基于生成对抗网络（GAN）与梯度信息联合的去模糊方法来重建太阳斑点图，并很好地恢复出图像的高频信息。该方法由一个生成器与两个鉴别器构成：首先，生成器采用特征金字塔网络（FPN）框架来获取图像多尺度特征，再将这些特征分层次输入梯度分支以梯度图的形式捕获更小的局部特征；然后，联合梯度分支结果与FPN结果共同重建出具有高频信息的太阳斑点图像；其次，在常规对抗鉴别器的基础上，增加了一个鉴别器用于保证由梯度分支产生的梯度图更加真实；最后，引入一个包括像素内容损失、感知损失和对抗损失的联合训练损失来引导模型进行太阳斑点图像高分辨率重建。实验结果表明，进行图像预处理后的所提方法与现有的深度学习去模糊方法相比，高频信息恢复能力更强，峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标均有显著提高，分别达到27.801 0 dB与0.851 0，能够满足太阳观测图像高分辨率重建的需要。

基于总变分低秩组稀疏的全球雷达数据修复算法

葛晨宇, 董良, 许伊昆, 常毅, 张宏鸣

2021, 41(11):  3353-3361.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020122047

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针对航天飞机雷达地形测绘任务（SRTM）中存在由大量尖峰、斑点和多向条纹误差形成的混合噪声对后续应用产生严重干扰的问题，提出了一种基于总变分约束的低秩组稀疏（LRGS_TV）算法。首先，利用数据在局部范围低秩方向上的唯一性来正则化全局多方向条带误差结构，同时使用变分思想进行单向约束；其次，使用加权核范数的非局部自相似性来消除随机噪声，并结合总变分（TV）正则对数据梯度进行约束，以减小局部范围变化差值；最后，使用交替方向乘子优化对低秩组稀疏模型进行求解，从而保证了模型的收敛性。把所提算法与TV、单方向总变分（UTV）、低秩单图像分解（LRSID）和低秩组稀疏（LRGS）模型这4种算法进行定量评估的结果表明，LRGS_TV的峰值信噪比（PSNR）可以达到38.53 dB，结构相似性（SSIM）可以达到0.97，均为5种算法中的最优。同时，坡度与坡向结果表明，经LRGS_TV处理后，数据的后续应用有显著改善。实验结果表明，LRGS_TV能够在保证地形轮廓特征基本不变的情况下更好地修复原始数据，可对SRTM可靠性的提高与后续应用提供重要的支持。

基于磁共振影像层间插值的超分辨率及多视角融合

李萌, 秦品乐, 曾建潮, 李俊伯

2021, 41(11):  3362-3367.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020122065

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针对磁共振（MR）图像切片内分辨率高而切片间分辨率低，导致MR在冠状面和矢状面上缺乏医学诊断意义的问题，提出了一种基于层间插值及多视角融合网络的医学图像处理算法。首先，引入了层间插值模块，用来将MR体数据沿冠状和矢状方向从三维数据切割成二维图像；然后，在分别对冠状面和矢状面进行特征提取之后，通过空间矩阵滤波器动态计算权重用于任意大小的上采样因子放大图像；最后，将冠状图和矢状图在层间插值模块中得到的结果聚合成三维数据后再次沿轴状方向切割成二维图像，对得到的二维图像两两进行融合并通过轴状方向数据进行修正。实验结果表明，所提算法相较于其他超分辨率算法在×2、×3、×4尺度下的峰值信噪比（PSNR）均有1 dB左右的提升，可见所提算法有效提升了图像的重建质量。

联合深度学习的通用血流向量成像方法

彭博, 罗娅茹, 谢盛华, 尹立雪

2021, 41(11):  3368-3375.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010045

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针对传统的超声血流向量成像（VFM）技术需要专有软件来获取原始多普勒和散斑跟踪数据的限制，提出一种联合深度学习的通用VFM方法。首先，使用速度标尺获取彩色多普勒超声心动图提供的沿声束方向的速度作为径向速度分量；然后，使用U-Net模型自动识别左心室壁轮廓，通过重新训练的PWC-Net模型计算左心室壁速度作为连续性方程的边界条件，并通过求解连续性方程获取各血液质点垂直于声束方向的速度分量（即切向速度分量）；最后，合成心脏流场速度矢量图，并实现心脏流场流线图的可视化。实验结果表明，所提方法得到的心脏流场速度矢量图和流线图能准确反映左心室所对应的时相，得到的可视化结果与Aloka提供的VFM工作站的分析结果是一致的，符合左心室流体动力学特征。所提方法作为一种通用、快速的VFM方法，不需要任何供应商的技术支持和专有软件，可以进一步推进VFM在临床工作流程中的应用。

前沿与综合应用

基于轨迹数据的出租车交接班时空分布识别方法

邹复民, 罗思杰, 陈志辉, 廖律超

2021, 41(11):  3376-3384.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020122004

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针对目前出租车交接班行为识别不够精准的问题，提出了一种基于轨迹数据挖掘的出租车交接班行为精准识别的方法。首先，分析出租车停留状态的数据特性后，提出了一种出租车非运营状态停留点检测方法；然后，对停留点进行聚类，从而得出了潜在的出租车交接班地点；最后，基于出租车交接班事件的判断指标与出租车交接班时间的核密度估计，有效地识别出出租车交接班地点和时间。以福州市4 416辆出租车的轨迹数据为实验样本，共识别出了5 639个交接班地点，这些交接班地点在市民主要工作区域、交通枢纽、商圈以及风景名胜。而识别出的交接班时间主要在凌晨4：00—6：00与傍晚16：00—18：00，与福州市民众出行规律相吻合。实验结果表明，该方法能有效地检测出出租车交接班的时空分布，能为城市的交通资源规划与管理提供合理建议，且使公众打车出行更加便捷，提高了出租车的运行效率，为城市加油站、充电站等汽车相关设施的选址优化提供了参考。

以自动化码头为中心的船舶配载优化

丁一, 王聪

2021, 41(11):  3385-3393.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121897

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针对自动化码头船舶配载效率较低的问题，为了提高设备资源利用率，提出了一种基于船舶配载特点设计的固定集搜索（FSS）算法。首先，在考虑一般船舶配载原则的基础上，以桥吊作业计划为依据，引入箱区作业均衡因素，将最小化箱区翻箱量、总装船时间以及尽可能的箱区作业均衡作为目标，建立自动化码头船舶配载混合整数规划模型；其次，通过固定较优解中多次出现的元素来寻求最优解。实验结果表明，不同规模的实例下，FSS算法相较于Cplex，翻箱量和不均衡箱数分别平均减少了22.3%和11.7%，目标函数值平均优化了6.5%；所提固定集搜索算法与粒子群优化（PSO）算法、遗传算法（GA）和蚁群优化（PSO）算法相比，目标函数值平均优化了2.1%，凸显了FSS算法更高的配载效率。而为了增加案例的多样性，对箱区堆栈分布和比例进行了调整。在这个情况下，FSS算法的不均衡箱数相较上述三种算法平均减少了19.3%，设备资源利用率更高。

儿童阻塞性睡眠呼吸暂停计算机人脸辅助诊断综述

赵津, 宋文爱, 邰隽, 杨吉江, 王青, 李晓丹, 雷毅, 邱悦

2021, 41(11):  3394-3401.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121963

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利用人脸图片辅助诊断儿童阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）可以减轻医生的负担，提高诊断的准确率。首先，简要阐述了目前儿童OSA临床诊断中的方法及其局限性；然后，在研究了目前已有方法的基础上，结合计算机人脸辅助诊断其他疾病的方法，将计算机人脸辅助诊断儿童OSA的方法分为三种类型：传统的计算机人脸辅助诊断方法、基于迁移学习的诊断方法、基于3D人脸数据的诊断方法，综述了三种类型的方法中的关键步骤，并对这些关键步骤中使用的方法进行了对比研究，为将来儿童OSA计算机人脸辅助诊断的研究提供了不同的切入点；最后，分析了儿童OSA诊断未来研究中的机遇和挑战。

优化强化学习路径特征分类的脉象识别法

张嘉琪, 张月琴, 陈健

2021, 41(11):  3402-3408.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010008

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脉象识别是中医诊断的重要手段之一。长期以来，依据个人经验进行的脉诊制约了中医的推广与发展。因此，利用传感设备进行脉象识别的研究正在逐步展开。针对神经网络识别脉象的相关研究中，存在需要大量训练数据集，以及存在处理“黑箱”和时间花销较大等问题，在强化学习的框架下，提出了一种采用马尔可夫决策和蒙特卡罗搜索的脉象图分析法。首先依据中医理论对特定的脉象进行路径分类，然后在此基础上为不同的路径选择代表性特征，最终通过对代表性特征的阈值对比完成对脉象的识别。实验结果表明，所提方法可缩减训练时间和所需资源，并可保留完整的经验轨迹；且在提高脉象识别的准确率的同时，还可解决数据处理过程中的“黑箱”问题。